银行数据挖掘在银行做系统管理和sas数据挖掘，哪个更有前途，赚钱更多？

银行有提供数据挖掘方面的岗位吗？

其实你这个工作很缺的，每个银行都需要你直接投过去就可以了。

不过最好你的导师或者论文是银行数据统计分析方面的 否则会因为和你同专业的人很多而导致找银行工作的困难。

你银行就业方向：科技部数据仓库、数据维护；计财部财务分析；清算中心数据处理分析等等

银行ecif系统是一个怎样的系统？

你好，很荣幸为你解答。

ECIF系统属于分析型客户关系管理（CRM）系统，其核心功能包括：客户单一视图展现、经营分析和辅助决策分析、数据挖掘和预测。

随着银行业全面对外开放，银行之间全方位的竞争，不但体现在金融产品的创新上，还体现在内部的经营管理上。

其基础和实质都是如何做到“以客户为中心”，更好地为客户服务。

因此要求各银行最大限度地整合和挖掘客户信息，从深度和广度两方面分析，进而为银行战略方针的制定提供数据支持。

企业级客户单一视图系统（ECIF）应用而生，下面以某银行ECIF系统的建设为例，分析ECIF系统的主要功能和技术实现要点。

一、ECIF的主要功能 ECIF一般采用T+1的方式整合不同系统，展现客户信息全貌，属于银行后台的管理应用。

系统主要功能如图1所示。

1.整合客户信息的范围 ECIF系统主要业务功能是整合客户的各类信息，并对部分信息进行分析加工。

从客户视角出发，客户信息涵盖客户的基本信息、账户信息、 签约信息、客户关系信息、以及客户在银行的利润贡献。

客户基本信息：ECIF集中存放并展现全行客户的基本信息，包括个人客户、企业客户、金融机构客户以及客户群的虚拟客户。

涵盖了客户的通用、财务、风险及特征等信息。

客户账户信息：账户信息指客户在银行的所有账户情况，可能分散在各应用产品中。

ECIF抽取、转换和整合（ETL）的过程需要对原系统的账户信息按照一定维度进行加工。

前端可以分层展现，也可以利用报表工具用文字或图表等方式展现客户某类产品的历史余额变化。

客户关系信息：集团客户各成员之间的关系一直是银行经营层和管理层关注的重点。

ECIF系统需要强大的追溯功能，支持以图表、文字等方式展现某一集团客户成员之间的关系概览，如存在的控股关系、母子公司关系。

客户签约产品信息：客户签约产品信息的内容主要包括客户额度合约、贷款合约、抵质押合约、保证合约、客户签约产品列表等。

分析信息：按照一定的业务分析模型分析客户对银行的利润贡献度，如内部资金价格转移、成本分摊计算客户对银行利息收入、利息支出、中间业务净收入、净利润等指标。

2.客户信息的挖掘 通过信息整合，ECIF系统可通过商务智能工具对客户信息进行多种维度、多种层次的数据分析，包括向下钻取、数据切片和旋转以及交互式的图形分析能力，使用户可从任意角度观察和研究客户信息，并支持创建完美的即席报表。

而且支持用户从数据库中精心筛选“黄金”数据创建成多维数据立方体。

立方体按视察业务的多维因素分析模型（OLAP）设计创建，用户可辨明趋势、跟踪业务运作、创建高效的统计汇总报表。

在客户信息整合的基础上，利用挖掘工具对客户进行VIP筛选。

从大量客户信息中细分出普通客户、普通VIP客户、黄金VIP客户等，并为VIP客户提供差异化服务。

二、ECIF系统应用架构 ECIF系统在采用OFSA套件的金融数据模型（OFDM）基础上实现。

如图2所示，系统采用多层、可扩展框架结构，整体包括数据导入(ETL)、数据管理和数据存取层三大部分。

1.数据导入 主要采用ETL工具，通过数据抽取、转换、并最后加载到OFSA基础数据库OFDM。

具体分为如下几个区域。

文件预处理：接收数据下传平台数据，并完成诸如数据文件校验、拆分等相关预处理工作。

临时区域：加载数据的临时存储，并完成ETL工作中的各种复杂计算和转换工作。

例如各种账户和数据的平均余额计算、VIP客户识别等工作。

OFDM区域：OFDM为ECIF数据存储模型存储区，为满足银行的各种分析和展现需求提供数据基础。

为满足ETL大批量数据处理的高性能、高吞吐量需求，整个ETL流程贯穿了大批量、并行处理的思路。

利用了数据库中的并行处理技术、外部表技术、合并语句批量、并行更新技术、多表插入技术、直接插入技术、批量并行加载技术、分区交换技术、表空间迁移等技术。

非分区表的并行处理：非分区表在执行并行查询语句时，根据该表的并行度 (DOP)定义或者根据语句的并行处理提示(/*+ PARALLEL() */)，自动从并行处理缓冲池中分配相应数量的并行进程进行并行操作，并行处理协调器自动将各并行子进程处理的结果合并返回给客户，并释放并行子进程返回到缓冲池中。

分区级的并行处理：在对分区表进行处理时，自动为每个分区分配一个进程，达到并行处理的目的。

分区之间可并行处理，自动根据资源使用情况和数据分布情况，自动在分区内部进行并行处理，提高大批量数据处理的吞吐量。

应用机群（RAC）节点间的并行处理：在RAC结构中，不仅单节点内可充分利用SMP服务器的多CPU、大内存的处理能力进行并行处理，而且当单节点不能满足处理需求时，RAC通过INSTANCE_GROUPS、PARALLEL_INSTANCE_GROUP等参数的设置，可将大作业分配到多个节点进行并行处理，充分利用硬件资源，提高大数据量处理的速度和吞吐量。

2.数据管理 OFDM数据库模型涉及的数据表主要有以下6类。

OFSA总账表：OFSA总账表用于保存金融数据汇总信息、统计信息、历史信息、和某一时间点的信息。

OFSA系统中只有惟一的LEDGER_STAT表。

表中的每一行均可找到期末、平均余额和统计要素。

但外围系统数据导入此表时必需先导入一张接口表，再通过API由接口表导入总账表。

金融工具表：OFDM中存在多个金融工具表，用于记录金融产品账户级信息，包括存款、借款、信用卡等。

交易信息表：存放基础数据表的细节交易数据，如存贷款的明细交易层数据、中间业务的交易数据。

客户信息表：主要用于对客户关系的分析应用，能够提供各类客户关系及盈利能力分析报告。

OFDM基础数据表：OFDM基础数据表是用于存放OFSA系统的参数表，如利率曲线表、汇率曲线表、树结构定义等。

码表：支持上述各表的标准化代码表，如客户经理码表、行业码表等。

3.数据存取 基于商业智能工具所提供的强大展示能力，ECIF可以集中存放并展示全行各类客户的信息。

通过ECIF系统，用户可查看客户的信息全貌，包括其历史信息。

对于未保留历史的客户基本信息用特殊颜色或特殊字体标示，查询结果数据都可以用饼状图、曲线图、趋势图等图表形式灵活展现。

ECIF系统属于分析型客户关系管理（CRM）系统，其核心功能包括：客户单一视图展现、经营分析和辅助决策分析、数据挖掘和预测。

银行实施分析型CRM项目建设，关键在于掌握客户信息，只有具备完整的客户信息，才能全面启动客户关系管理工作。

在银行做系统管理和sas数据挖掘，哪个更有前途，赚钱更多？

...这是个大问题！ 首先，自己要有一定的银行系统知识! 其次，系统管理不一定就会比sas差！那仅限于在处理问题上面！ 再者说，系统管理一般就包括数据统计了！哪里还会用专业数据分析人员呢！ 一切，仅凭当地的实际条件而论！